在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为改变人类生活和工作方式的关键技术。为了参与到这场变革中，很多人开始思考做人工智能需要学什么专业。从数据科学家到机器学习工程师，从自然语言处理专家到计算机视觉研究员，每个角色都扮演着推动AI技术进步的重要角色。

计算机科学

作为人工智能研究和应用的基础，计算机科学是理解如何设计、开发和实现AI系统必不可少的一部分。这包括编程、算法设计、软件工程以及操作系统等多个子领域。了解计算机科学可以帮助你更好地理解复杂的人工智能模型，并将其应用于实际问题解决中。

信息技术

随着数据量爆炸式增长，对高效存储、管理和分析这些数据有了越来越大的需求。信息技术专业涉及数据库管理、网络安全以及大数据分析等内容，为AI提供强大的后端支持。此外，它还能确保数据流畅传输并且安全可靠，这对于任何依赖大量数据训练模型的人工智能项目都是至关重要的。

数学

数学是解释复杂现象并发现新模式的一个强大工具。在深度学习和统计方法中，数学不仅用于建立理论框架，而且也用于设计有效率、高效率的人工智能算法。掌握概率论、线性代数以及优化理论等数学知识对于理解许多现代AI技术至关重要。

数据科学

利用统计方法来洞察事实，这是数据科学家的核心技能之一。在进行任何形式的人工智能研究之前，都需要对原始或加工过后的数据进行清洗、预处理乃至分析。这要求具备扎实的统计学知识，以及对Python这样的编程语言熟练掌握，以及使用像Pandas, NumPy这样的库进行快速而准确地操作大型数据库。

人类因素与社会影响

尽管我们在追求自动化解决方案，但不能忽略用户体验及其在社会文化环境中的作用。在设计新的AI产品时，要考虑它们如何影响人们的情感反应，同时保证它们既可用又易于接受。此外，还要考虑隐私权保护的问题，以防止未经授权访问个人信息给用户带来的风险。

法律与伦理

随着技术不断进步，我们必须面临新的道德挑战，如偏见检测、私隱保护，以及决策透明度等问题。而法律界则需适应这一变化，为合规性制定政策。一旦进入某一领域，就应该准备好探索相关法律框架，并保持对最新趋势和规定持续更新了解，以确保自己的工作符合所有必要标准。

综上所述，要想做出贡献于这场正在形成的人类未来，可以从不同的角度入手，无论是从硬件基础建设还是软件层面的创新，不断探索新的可能性以推动前沿科技发展。不过，对于那些希望投身此项工作者来说，最终决定不仅取决于他们所选择哪一个具体专业，更取决于他们愿意去学习并掌握跨界知识，这样才能真正地融入这个充满无限可能性的数字世界之中。